早上发现Fireplace不着火了，点火装置没问题，有小火苗。但是大火苗一直出不来，或者最开始着一会儿，马上就灭了。
拆开，查youtube视频，最开始以为是管道哪里堵住了，发现结构很简单，不应该堵住，但是最开始有点气，之后就没有了。
猜测是不是气压问题，但是厨房炉灶是好的，而且小火苗可以着，概率不大。
猜测是不是控制模块有问题，打算买一个换上试试，但是这个不好测试啊。
一直好奇，为什么有两个开关，如果打开gas，忘了开火，岂不是很危险？ 研究了一下控制器，一个是点火的输出，这个没问题。还有一个白色的线，貌似是输入。感觉是不是检测温度的sensor，搜了一下，叫flame sensor。
就是这个东西:
它用来检测是否点火了，如果没有点火，gas就不会打开，保证安全。
如果被锈蚀了，这个sensor可能就不能正常工作。拿砂纸打磨了一下，然后就好了！
对苹果的“仿生”芯片有点好奇，为啥叫仿生？
再回到“仿生”这个话题，在我们的生活中有许多仿生的存在，大到飞机潜水艇，小到锯子、船桨都是仿生学的杰作，这里面都运用到了动物的一些特性，而仿生芯片则是模拟人类的学习模式。你可以假想自己是一位英俊潇洒风流倜傥的大型公司CEO，新招了一位秘书，刚开始她对你的生活习性一无所知，随着工作中的接触，慢慢的她会让你越来越觉得贴心，这就是学习功能。而苹果A12仿生芯片就是在努力做着这样的事情，学习你的面貌变化，学习你的使用习惯，学习你的······相信随着科技的发展，也许有一天你和Siri聊天会突然怀疑她是人还是机器？
你可能会说这和大数据采集有什么两样，我们在有些方面早就做到了呀。比如你在淘宝页面搜了某品牌的手机，当你再打开今日头条的时候会有相关手机的广告推送，这也是学习呀？其实这是大数据的采集与共享。这种AI方式带来了隐私的安全问题，你在网上的一切都被传输到云端被记录在案。但是苹果在隐私保护这方面就比较注意，这也就是A12仿生芯片中八核心神经网络引擎的主要功能。因为要保护隐私就只能在终端进行运算、处理和学习，所以终端必须拥有一个强大的AI神经网络引擎，打个不太恰当的比方就是大熊找机器猫查资料，自始至终只有你和机器猫知道查的什么，但如果你去图书馆查询的话，那么你借过的书就会被记录下来，这个记录又是公开的。而苹果的八核心神经网络引擎就是只为你服务的机器猫，而且具有每秒钟5万亿次运算能力，这使得它在你的生活中能发挥的功能充满了想象空间。之所以叫神经网络引擎是因为它的工作原理和运算是模仿大脑的神经形态，这已经属于专业的范畴，我们没必要去搞懂，只需要知道这就是A12重要的仿生概念。
苹果从 A11 开始把带有 Neural Engine（苹果给它的神经网络加速模块起的名字）的 A 芯片叫做仿生芯片。
iPhone的CPU也是与电脑一样只负责算的，仿生设计具体体现在其有神经网络芯片（NPU）辅助CPU、GPU进行运算，并具有学习功能。在日常使用中，仿生芯片通过其独特设计，不断在辅助CPU处理中学习、优化，进而提升性能。一个简单的例子：仿生芯片会在你使用Face ID时学习你的容貌，在你不断的使用中解锁速度和精准度也会越来越高，从只能识别首次录入的脸到能识别戴着眼镜、化了妆的脸。
诚然，疫苗有效率90%以上很牛。诚然，俄罗斯的疫苗没做第三期是让人不放心。
可是，同样是打了疫苗，还被感染了。辉瑞的疫苗就侧重90%有效的，被感染的吗，没有疫苗是100%的，这是科学。
俄罗斯呢，虽然被感染的很可能在第二针之前就感染了，虽然只有几例，没感染的也远大于90%。但是，报道的重点就是被感染的几个，你这个疫苗打了也没有用啊。怎么不提疫苗没有100%这一科学常识了？
不是说辉瑞的疫苗不好，不是说俄罗斯的疫苗好。只是觉得一张嘴两张皮，翻上翻下都是理。在信息极大丰富的今天，想获得公正的信息也不容易啊。